[Pytorch] 학습기록(6) 다차원 특징입력 처리 - 코드 세계

[Pytorch] 학습기록(6) 다차원 특징입력 처리

프로그래밍 언어 2023-09-06 13:37:46 독서 시간: null

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[Pytorch] 학습기록(6) 다차원 특징입력 처리

pytorch 시작하여 다차원 특성 입력 처리 방법 배우기

4장: 차원 축소 처리: pca 및 svd 1. pca 1. 차원 축소는 pca를 통해 어떻게 달성됩니까? 2. Code 2, SVD 1. svd 3. 차원 축소와 특징 선택은 모두 특징 공학 기법입니다. 차이점은 무엇인가요?

PyTorch는 다차원 기능 입력을 위한 로지스틱 회귀를 구현합니다.

Python은 pytorch 사전 학습 모델 densenet121을 사용하여 이미지 특징을 일괄적으로 추출하고 추출된 특징에 대해 PCA 압축을 통해 데이터 압축 및 차원 축소를 수행합니다.

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